Guías Académicas

ANÁLISIS MULTIVARIANTE APLICADO A LAS CIENCIAS SOCIALES

ANÁLISIS MULTIVARIANTE APLICADO A LAS CIENCIAS SOCIALES

GRADO EN SOCIOLOGIA

Curso 2022/2023

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 24-05-22 14:13)
Código
107031
Plan
2013
ECTS
6.00
Carácter
OBLIGATORIA
Curso
4
Periodicidad
Primer Semestre
Área
SOCIOLOGÍA
Departamento
Sociología y Comunicación
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Profesor/Profesora
Rafael Modesto Escobar Mercado
Grupo/s
Único
Departamento
Sociología y Comunicación
Área
Sociología
Centro
Fac. Ciencias Sociales
Despacho
402
Horario de tutorías
Miércoles: 8:00-14:00
URL Web
http://web.usal.es/modesto
E-mail
modesto@usal.es
Teléfono
923 294400 Ext. 3529

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

3. Recomendaciones previas

-

4. Objetivo de la asignatura

 

• Aprendizaje de los conceptos y procedimientos básicos del análisis multivariante.

• Desarrollo de la capacidad de formular hipótesis contrastables en el campo de las ciencias sociales.

• Adquisición de la habilidad para interpretar resultados de análisis estadísticos aplicados a problemas sociológicos.

• Conseguir que el estudiante sepa discriminar qué herramienta estadística es más apropiada para la resolución de distintos interrogantes básicos y aplicados.

• Aprendizaje del uso de tecnologías para la realización de cálculos estadísticos

5. Contenidos

Teoría.

I. La lógica del análisis multivariante. Objetivos y clasificación del análisis multivariable. El concepto de variable de control. El concepto de interacción entre variables. El modelo de correlación espuria. El modelo de intervención. El modelo multicausal. La aparente no correlación. La confirmación.

 

II. Técnicas clasificatorias de análisis multivariante: El análisis de segmentación. El análisis de segmentación: finalidad y requisitos. Variable dependiente y predictores. Algoritmos de segmentación. Representación gráfica e interpretación.

 

III. Técnicas multiexplicativas de análisis multivariante. La regresión múltiple. Regresión múltiple: aplicación y requisitos. Coeficientes típicos. Regresión parcial y múltiple. Algoritmos de introducción de variables. Variables ficticias.

 

IV. Otra técnica multiexplicativa de análisis multivariante. La regresión logística. Razones y logits. La regresión logística. La estimación por máxima verosimilitud de parámetros. Interpretación de los parámetros. La búsqueda de modelos. La tabla de clasificación. Cálculo de ajustes. Extensión del modelo: probit y modelos log-lineales.

 

Práctica.

Es requisito indispensable presentar un trabajo utilizando las técnicas de análisis aprendidas, que pesará el 40% en la evaluación final.

Este trabajo contendrá el siguiente esquema:

  • Introducción
  • Marco teórico
  • Datos
  • Análisis
  • Discusión de resultados
  • Conclusiones

6. Competencias a adquirir

7. Metodologías

-

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

Cea, M. Ángeles, Análisis multivariable: teoría y práctica en la investigación social, Madrid, Síntesis, 2002.

Díaz de Rada, V. Técnicas de análisis multivariante para investigación social y comercial. Madrid: Ra-Ma, 2002.

Escobar, M., El análisis de segmentación: técnicas y aplicaciones de los árboles de clasificación, Madrid: CIS. 2007.

Escobar, M. at al. Análisis de datos con Stata, Madrid: CIS. 2021.

Escobar, M., “El análisis multivariante”, en M. García Ferrando, F. Alvira, L. E. Alonso y M. Escobar (eds.) El análisis de la realidad. Métodos y técnicas de investigación, Madrid: Alianza, 2015.

García Ferrando, M. y Escobar, M., Socioestadística, Madrid, 2017.

García Jiménez, E. et al. Análisis factorial, La Muralla-Hespérides, 2000.

Gujarati, D.N., Econometría, Madrid, McGraw Hill, 1997.

Hair, J.F. et al., Análisis multivariable, Madrid, Prentice Hall, 1999.

Martínez Arias, R., El análisis multivariante en la investigación científica, Madrid, La Muralla-Hespérides, 1999.

Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.

Página web de la asignatura: https://sociocav.usal.es/me/analisis22/

Otras páginas: http://www.ine.es, http://www.cis.es

10. Evaluación

Consideraciones generales.

En cada tema se hará una prueba de evaluación. Todas estas evaluaciones teóricas han de tener una calificación mínima de 4 y equivaldrán al 50% de la calificación final, mientras que el peso de la parte práctica será del 50%.

Criterios de evaluación.

-Comprensión adecuada de los conceptos

-Correcta interpretación de los datos

-Relación de la teoría y el conocimiento sociológico con la interpretación de los datos.

Instrumentos de evaluación.

Superar esta asignatura comporta cuatro criterios necesarios:

1) La nota de las pruebas presenciales/virtuales. Se promediarán las cuatro realizadas. En el caso de que la media sea igual o superior a 4.0 contribuirá con un 50% de la nota final

2) La nota del trabajo final, siempre y cuando sea superior a 4.5.

3) Las 4 notas de las prácticas de interpretación, siempre y cuando no haya ninguna puntuada con E y al menos una de ellas haya sido evaluada con una C.

4) El número de realizaciones prácticas de ordenador ha de ser como mínimo de 7.

La nota obtenida en 2 será incrementada en un 10% con la puntuación obtenida en 3. El resultado de la suma contribuirá en un 50% a la nota final.

El día oficial del examen en enero, el estudiante podrá presentarse a cualquiera de las pruebas teóricas.

Los estudiantes que deseen obtener una clasificación de sobresaliente o matrícula habrán de hacer el mismo día de enero un examen teórico de toda la asignatura. Asimismo, habrán de hacer la prueba completa quien tenga tres o más pruebas con menos de 4.

Quienes no tengan cubierto el criterio 3 habrán de depositar la práctica en Studium (Repositorio de trabajos) antes del día que se determine a las 23:55 horas.

Quienes no tengan cubierto el 4 criterio deberán superar una práctica de ordenador en la que demuestre el conocimiento básico de SPSS y Stata.

Recomendaciones para la evaluación.

- Que se asista a clase

- Que se siga la asignatura a lo largo del curso

- Que se hagan los ejercicios

- Que se consulten dudas en tutorías

- Que se estudie la materia

Recomendaciones para la recuperación.

- Que se consulten en tutorías los errores cometidos en pruebas y ejercicios

- Que se estudie y se mejoren las prácticas, en su caso.